svm分类器加入纹理特征向量代码
时间: 2023-07-09 17:33:06 浏览: 53
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Scikit-learn库中的SVM分类器来加入纹理特征向量进行分类。
首先,我们需要安装Scikit-learn库。可以使用以下命令来安装:
```
pip install -U scikit-learn
```
然后,我们可以使用Scikit-learn库中的`SVC`类来创建一个SVM分类器。接着,我们可以使用`skimage`库来提取纹理特征向量,具体步骤如下:
```python
from sklearn import svm
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
# 读取图像
image = imread('image.png')
# 提取灰度共生矩阵
glcm = greycomatrix(image, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256, symmetric=True, normed=True)
# 提取纹理特征向量
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
dissimilarity = greycoprops(glcm, 'dissimilarity')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')
# 将特征向量合并成一个特征向量
features = np.hstack([contrast.ravel(), dissimilarity.ravel(), homogeneity.ravel()])
# 创建一个SVM分类器
clf = svm.SVC()
# 加入特征向量进行训练
clf.fit(X, y)
```
在上面的代码中,`image`是一个输入图像。我们使用`greycomatrix`函数提取灰度共生矩阵,然后使用`greycoprops`函数提取纹理特征向量。最后,我们将这些特征向量合并成一个特征向量,并将其加入到SVM分类器中进行训练。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。